Programa del curso
Este curso cubre el manejo, transformación y visualización de datos en R. No es un curso de estadística: no se abordan pruebas de hipótesis, modelos ni inferencia. El foco está en que puedas importar, organizar y explorar datos, y comunicar resultados visualmente.
Objetivos generales
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Entender la sintaxis básica de R y la lógica de los paquetes.
- Importar, limpiar y transformar datos con
tidyverse. - Crear visualizaciones publicables con
ggplot2. - Generar reportes reproducibles con Quarto.
- Realizar análisis exploratorios básicos.
Contenidos por semana
Semana 1 — 3, 4 y 5 de junio
| # | Día | Salón | Tema |
|---|---|---|---|
| 1 | Miércoles 3 jun | A-402 | Primeros pasos en R y RStudio · Sintaxis básica · Primera figura con ggplot2 |
| 2 | Jueves 4 jun | A-402 | Visualizaciones con ggplot2 · Geometrías · aes() · Temas y paletas |
| 3 | Viernes 5 jun | A-402 | Manejo y transformación de datos con dplyr y pipes |
Reto 1 asignado al final de la sesión 3.
Semana 2 — 10, 11 y 12 de junio
| # | Día | Salón | Tema |
|---|---|---|---|
| 4 | Miércoles 10 jun | A-402 | Importar y organizar datos: Excel, CSV y proyectos de R |
| 5 | Jueves 11 jun | A-402 | Automatización de análisis con funciones y simulación |
| 6 | Viernes 12 jun | B-211 | Reportes reproducibles con Quarto |
Entrega Reto 1 al inicio de la sesión 4. Reto 2 asignado al final de la sesión 6.
Semana 3 — 17, 18 y 19 de junio
| # | Día | Salón | Tema |
|---|---|---|---|
| 7 | Miércoles 17 jun | A-404 | Quarto: tablas, citas y formatos |
| 8 | Jueves 18 jun | A-404 | Quarto: figuras, integración y publicación |
| 9 | Viernes 19 jun | A-402 | Reto 2 · Cierre e integración · Buenas prácticas de trabajo en R |
Entrega Reto 2 al inicio de la sesión 9.
Evaluación
El curso no tiene calificación. Para obtener el certificado de participación se requiere asistencia al 90 % de las sesiones (mínimo 8 de 9 sesiones).
Los dos retos son solamente ejercicios de exploración y no se califican, pero se presentan ante el grupo.
Recursos
- The tidyverse style guide
- R for Data Science (2e) — Wickham, Çetinkaya-Rundel & Grolemund
- ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis — Wickham
- Quarto documentation